1,numpy資料型別
arr.dtypearr.size #返回內部多少個數
arr.shape #返回形狀
arr.ndim #返回幾維陣列
arr.astype(
'int
') #改變陣列的型別,但是只是copy原來的陣列,不會更改arr真正的資料型別
np.arange(
1,10,0.2
) #和python一樣
np.linspace(
1,10,5
) #從1到10分成5分
np.ones(
2,3) #建立全是1的陣列 2維列表三豎
np.empty(
2,4) #建立隨機數和ones差不多
arr.t #轉置
arr=np.zeros(100) #返回全是0的陣列
arr1[1:3,1:4] 切片,先是行切,然後是列切#行全切 這裡的是切換如果賦值時會改變原來的資料
arr1[:,1:4]
arr2[0][0] = 10 #改變原來的array的值
arr3=arr2.copy() #不想改變原來的值,就copy一下,是深拷貝
import randomli = [random.randint(1,10) for i in range(20
)]lst=list(filter(lambda x:x>5
,li))
print(lst)
np_lst=np.array(lst)
np_lst[np_lst>5
] #返回true的值
np_lst
arr[(arr>5) & (arr%2==0)] 效果和上面一樣
numpy陣列建立初步
看matlab的書籍看到使用矩陣運算可以在一定程度上提高軟體的執行效率,我又想到了python,想到了numpy。且不管兩個是否一樣能夠加速軟體的執行速度,學習一點基礎的numpy似乎是很有必要了。引用numpy庫 import numpy as np 建立一維矩陣,從下面的 以及執行結果中可以看出...
numpy學習(一) numpy基礎
此文為學習 理解numpy,numpy簡單入門教程整理的學習筆記 numpy是乙個功能強大的python庫,主要用於對多維陣列執行計算。numpy這個詞 於兩個單詞 numerical和python。a np.array 0,1,2,3,4 a np.array 0,1,2,3,4 1,2,3,4,...
Numpy學習筆記
測試檔案裡的資料排列型別最好是有規律的,不可以隨便,否則將發生一些錯誤 genfromtxt函式 genfromtxt函式建立陣列 資料 genfromtxt主要執行兩個迴圈運算。第乙個迴圈將檔案的每一行轉換成字串序列。第二個迴圈將每個字串序列轉換為相應的資料型別。genfromtxt能夠考慮缺失的...